本文系统性地探讨了卷积神经网络（CNN）的设计原则，重点分析了卷积核选择、网络深度、特征通道与全连接层设计等关键问题。文章指出，奇数尺寸的方形卷积核（如3×3）因中心对齐和参数效率优势成为主流，而堆叠小卷积核可替代大核以增强非线性表达能力。网络深度方面，尽管残差连接等技术解决了梯度问题，但边际效应限制了无限加深的收益。特征图通道数通常随空间降采样倍增以平衡信息量，而全局平均池化（GAP）的引...

Welcome to the fascinating world of deep learning! If you've ever wondered how computers can recognize objects in images, distinguish between different types of clouds, or even power automated...

该研究针对阿尔茨海默症（AD）诊断的精确性与治疗效率问题，通过引入一种新颖的深度学习架构XDementNET，结合了多残差块和专门的空间注意力块，显著提高了在各类MRI数据集上的分类准确性。研究结果表明，该模型在多分类任务中实现了超过99%的准确率，具备了极强的患者进展可解释性，且持续优于现有方法。

本研究解决了时间依赖偏微分方程(PDE)在高计算成本下的求解问题，提出了一种新的CALM-PDE模型。该模型采用连续卷积编码器-解码器架构，能在压缩的潜空间中高效处理任意离散化的PDE，显著提高了内存和推理效率，相较于传统基于Transformer的方法表现更为优越。

本文解决了当前社区检测方法在训练时存在的次优收敛和拓扑连通性不足的问题。提出了一种新颖的基于拓扑和属性相似性的社区检测方法（TAS-Com），通过引入新损失函数和利用Leiden算法优化社区结构，显著提升了结果的模块性和与人工标记的一致性。实验结果表明，TAS-Com在多个基准网络上的表现明显优于现有的多种先进算法。

本研究解决了音乐曲目受欢迎程度预测的挑战，通过使用卷积神经网络和Spotify数据分析的方法，捕捉影响曲目流行性的复杂模式和关系。研究结果展示了我们的模型在不同音乐风格和时期中的适应性，取得了97%的F1分数，为音乐行业提供了先进的预测工具和重要见解。

这项研究解决了自动音乐转录（AMT）中的多声部音乐分析难题。通过设计一种处理管道，研究中使用常量Q变换提取音频信号特征，并将其输入卷积神经网络，从而实现将古典钢琴音频文件转换为乐谱表示。该方法展示了在音频信号分析方面的新颖性，具有潜在的广泛应用前景。

本研究针对多类别脑肿瘤的分类问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法，填补了MRI图像分析领域的空白。通过结合图像预处理和超参数调优，构建了一个轻量级的深度学习模型，实现了98.78%的分类准确率，显示了其在临床早期脑肿瘤诊断中的潜在应用价值。